卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是深度学习中用于图像识别的利器，其结构模仿人脑处理视觉信息的方式。以下是核心知识点梳理：
📌 1. 基本原理
- 卷积层：通过滤波器（kernel）提取局部特征，如边缘、纹理
- 池化层：降维操作（如Max Pooling）保留关键信息
- 全连接层：最终分类决策，通常位于网络末端
🧩 2. 核心组件
| 组件 | 功能 | 示例图 |
|---|---|---|
| 激活函数 | 引入非线性，如ReLU | |
| 参数共享 | 减少计算量，提升效率 | - |
| 权值共享 | 滤波器在不同位置复用 | - |
📈 3. 应用场景
- 图像分类（如MNIST手写数字识别）
- 目标检测（如YOLO算法）
- 图像生成（如GANs）
- 视频分析（时序卷积网络）
📘 4. 扩展阅读
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📌 提示：实践时建议使用PyTorch或TensorFlow框架，可访问框架入门指南获取代码模板。
📚 5. 学习资源
- 《神经网络与深度学习》书籍（英文资源）
- B站视频教程：CNN从零到一
- 代码示例：GitHub开源项目
📌 注意：CNN的训练需要大量标注数据，建议从简单任务（如手写体识别）开始实践。